Table.TransformColumnTypes
語法
Table.TransformColumnTypes(table as table, typeTransformations as list, optional culture as nullable text) as table
關於
使用可選的文化特性,將轉換操作應用到指定的欄位,以傳回資料表。
-
table
:要轉換的輸入數據表。 -
typeTransformations
:要套用的類型轉換。 單一轉換的格式為 { 資料行名稱,類型值 }。 轉換清單可用來一次變更多個數據行的類型。 如果資料行不存在,就會引發錯誤。 -
culture
:(選擇性)轉換數據行類型時要使用的文化特性(例如,“en-US”。
typeTransformations
參數中的型別值可以是 any
、所有 number
類型、text
、所有 date
、time
、datetime
、datetimezone
和 duration
類型、logical
或 binary
。
list
、record
、table
或 function
類型對此參數無效。
範例 1
將第一個數據列中的數位值轉換成文字值。
使用方式
let
Source = #table(type table [a = number, b = number],
{
{1, 2},
{3, 4}
}),
#"Transform Column" = Table.TransformColumnTypes(
Source,
{"a", type text}
)
in
#"Transform Column"
輸出
#table(type table [a = text, b = number],
{
{"1", 2},
{"3", 4}
})
範例 2
將表格中的日期轉換為對應的法文文字。
使用方式
let
Source = #table(type table [Company ID = text, Country = text, Date = date],
{
{"JS-464", "USA", #date(2024, 3, 24)},
{"LT-331", "France", #date(2024, 10, 5)},
{"XE-100", "USA", #date(2024, 5, 21)},
{"RT-430", "Germany", #date(2024, 1,18)},
{"LS-005", "France", #date(2023, 12, 31)},
{"UW-220", "Germany", #date(2024, 2, 25)}
}),
#"Transform Column" = Table.TransformColumnTypes(
Source,
{"Date", type text},
"fr-FR"
)
in
#"Transform Column"
輸出
#table(type table [Company ID = text, Country = text, Date = text],
{
{"JS-464", "USA", "24/03/2024"},
{"LT-331", "France", "05/10/2024"},
{"XE-100", "USA", "21/05/2024"},
{"RT-430", "Germany", "18/01/2024"},
{"LS-005", "France", "31/12/2023"},
{"UW-220", "Germany", "25/02/2024"}
})
範例 3
將表格中的日期轉換為德文文字對應,並將表格中的值轉換為百分比。
使用方式
let
Source = #table(type table [Date = date, Customer ID = text, Value = number],
{
{#date(2024, 3, 12), "134282", .24368},
{#date(2024, 5, 30), "44343", .03556},
{#date(2023, 12, 14), "22", .3834}
}),
#"Transform Columns" = Table.TransformColumnTypes(
Source,
{{"Date", type text}, {"Value", Percentage.Type}},
"de-DE")
in
#"Transform Columns"
輸出
#table(type table [Date = text, Customer ID = text, Value = Percentage.Type],
{
{"12.03.2024", "134282", .24368},
{"30.05.2024", "44343", .03556},
{"14.12.2023", "22", .3834}
})